Einleitung: Wir verwenden viele Drucksensoren und stellen häufig fest, dass Drucksensoren nach einer gewissen Nutzungsdauer abdriften. Was verursacht eine Drift des Drucksensors? Wie können wir die Drift des Drucksensors während des Designs beseitigen?
Ursachen für Sensordrift
Unter Sensordrift versteht man das Phänomen, dass sich der Ausgangswert des Sensors im Laufe der Zeit ändert. Diese Drift kann zu ungenauen Messergebnissen des Sensors führen und dessen Zuverlässigkeit und Stabilität in praktischen Anwendungen beeinträchtigen. Es gibt viele Gründe für die Sensordrift, die im Folgenden einzeln vorgestellt werden.
Temperaturänderung: Temperaturänderungen sind eine der häufigsten Ursachen für Sensordrift. Temperaturänderungen können dazu führen, dass sich das Material im Inneren des Sensorelements ausdehnt und zusammenzieht, was sich wiederum auf die mechanische Struktur und die elektrischen Eigenschaften des Sensors auswirkt und zu einer Drift des Ausgangswerts führt. Beispielsweise erhöht ein Temperaturanstieg den Widerstandswert eines Widerstandssensors, was zu einem höheren Ausgangswert führt.
Änderungen der Stromversorgung: Der Ausgangswert des Sensors wird durch die Versorgungsspannung beeinflusst. Wenn sich die Versorgungsspannung ändert, ändert sich auch der Ausgangswert des Sensors. Dies liegt daran, dass Änderungen in der Versorgungsspannung dazu führen, dass sich der Betriebszustand des internen Schaltkreises des Sensors ändert, was wiederum Auswirkungen auf die Amplitude und Stabilität des Ausgangssignals hat.
Langzeitgebrauch: Auch der Langzeitgebrauch ist eine wichtige Ursache für Sensordrift. Während des Gebrauchs kann der Sensor durch mechanische, chemische oder thermische Ausdehnungs- und Kontraktionsfaktoren beeinflusst werden, was zu Veränderungen in seiner inneren Struktur führt, was wiederum zu einer Drift des Ausgangswerts führt. Darüber hinaus kann der Sensor auch durch äußere Umwelteinflüsse wie Vibrationen und Stöße beeinträchtigt werden, was das Driftphänomen noch verstärkt.
Alterung des Sensors: Mit der Zeit kann die Leistung des Sensors allmählich nachlassen und es kann zu Drift kommen. Dies liegt daran, dass die Materialien und Komponenten im Inneren des Sensors mit zunehmender Nutzungsdauer altern, wodurch sich seine physikalischen Eigenschaften ändern. Beispielsweise wird der Elektrolyt im Inneren des Sensors allmählich abfließen, wodurch seine Empfindlichkeit und Stabilität abnimmt, was wiederum zu einer Drift des Ausgangswerts führt.
Umwelteinfluss: Die Drift des Sensors kann auch durch Umweltfaktoren beeinflusst werden. Beispielsweise können Änderungen der Umgebungsfaktoren wie Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Licht zu einer Abweichung des Sensorausgangswerts führen. Denn veränderte Umgebungsfaktoren verändern die Wechselwirkung zwischen Sensor und Messobjekt und wirken sich dadurch auf die Messgenauigkeit und Stabilität des Sensors aus.
In den Anfängen der Entwicklung von Drucksensoren wurde Glaspulver verwendet, um den diffundierten Siliziumchip und die Metallbasis abzudichten. Der Nachteil bestand darin, dass rund um den Druckchip eine große Spannung herrschte und diese Spannung auch nach dem Glühen nicht vollständig beseitigt werden konnte. Wenn sich die Temperatur ändert, kommt es aufgrund der unterschiedlichen Wärmeausdehnungskoeffizienten von Metall, Glas und diffundierten Siliziumchips zu thermischer Spannung, die zu einer Verschiebung des Nullpunkts des Sensors führt. Aus diesem Grund ist die thermische Nullpunktdrift des Sensors viel größer als die thermische Nullpunktdrift des Chips. Wenn Silberpaste und Anschlussschweißen nicht ordnungsgemäß gehandhabt werden, kann es leicht zu instabilen Kontaktwiderständen kommen. Insbesondere wenn sich die Temperatur ändert, ist es wahrscheinlicher, dass sich der Kontaktwiderstand ändert. Diese Faktoren sind die Ursache für die große Nullpunktdrift und Temperaturdrift des Sensors.
Halbleitertheoretische Analyse der Ursache der thermischen Nullpunktdrift: Nur wenn die Dotierungskonzentration und der Widerstandswert des Widerstands konsistent sind, kann die Nullpunkt-Ausgangsspannung der Brücke klein sein und die thermische Nullpunktdrift ist ebenfalls klein, was der Verbesserung der Leistung des Sensors sehr zuträglich ist. Allerdings ist es nicht einfach, während der Diffusion eine gleichmäßige Dotierungsverteilung zu erreichen, daher müssen die Varistorstreifen so nah wie möglich und so kurz wie möglich sein.
Schaltungsanalyse der Ursache der thermischen Nullpunktdrift: Idealerweise sollten die Widerstandswerte der vier diffusen Widerstände, aus denen die Wheatstone-Brücke besteht, gleich sein. Die Drift der Nullpunkttemperatur wird durch die Änderung des diffundierten Widerstandswerts mit der Temperatur verursacht. Innerhalb eines bestimmten Temperaturbereichs nimmt der Widerstandswert mit steigender Temperatur zu, d. h. der Temperaturkoeffizient R des diffundierten Widerstands ist positiv.
Lösungen für Sensordriftprobleme
Insgesamt lässt sich die Nullpunktdriftkompensation von Drucksensoren in zwei Richtungen unterteilen: Hardware-Kompensation und Software-Kompensation.
Hardware-Nullkompensationsmethode: Geeignete Konstantwiderstandsmethode in Reihe und parallel am Brückenarm: Brückenarm-Thermistorkompensationsmethode, externe Serien- und Parallel-Thermistorkompensationsmethode der Brücke, Doppelbrückenkompensationstechnologie, Transistorkompensationstechnologie usw.
Schaltungsdesign optimieren: Durch ein vernünftiges Schaltungsdesign können die Auswirkungen der Sensordrift verringert werden. Beispielsweise kann der Einsatz einer Temperaturkompensationsschaltung den Einfluss von Temperaturänderungen auf die Sensorausgangswerte korrigieren und die Messgenauigkeit und -stabilität verbessern. Darüber hinaus können Schaltungsentwurfsmethoden wie Filterung und Verstärkung eingesetzt werden, um die Auswirkungen von Änderungen der Stromversorgung und Umgebungseinflüssen auf Sensoren zu eliminieren.
Software-Kompensations-Nullpunktdrift-Methode: Im Signalerfassungsprozess ist das Eingangssignal von dem Zeitpunkt, an dem das Triggersignal nicht auftritt, bis zu dem Zeitpunkt, an dem die Erfassung ausgelöst wird, und nach Abschluss der Erfassung Null und das Ausgangssignal nicht Null. Diese gesammelten Ausgabedaten liegen in Form von Zufallsrauschen vor, das für die Datenberechnung und -verarbeitung bedeutungslos ist. Den in diesem Zeitraum gesammelten Signalwert definieren wir als Nulldrift.
Die verwendeten Softwaremethoden sind:
Spezifikationsmethode für die Polynomanpassung. Da bei der tatsächlichen Messung die Temperatur, der Druck und andere vom Drucksensor gemessene physikalische Größen keinen streng linearen Zusammenhang mit dem Ausgangswert haben, liegt der funktionale Zusammenhang häufig in Form eines Polynoms vor. Polynome können zur Anpassung nichtlinearer Signale verwendet werden, und der Schlüssel liegt in der Lösung ihrer Koeffizienten.
RBF-Methode für neuronale Netzwerke. Grundprinzip: Normalerweise ist die Formelmethode im Softwarealgorithmus zur Nullpunkttemperaturkompensation relativ komplex und die Anpassungsgenauigkeit ist oft begrenzt. Die Methode des künstlichen neuronalen Netzwerks bietet die Vorteile einer geringen Anzahl von Stichproben, eines einfachen Algorithmus, der Fähigkeit, beliebige Funktionen anzunähern, und guter Anwendungsaussichten.
Darüber hinaus umfasst die Softwaremethode auch Tabellensuchmethoden, Interpolationsmethoden usw.
Um die Auswirkungen der Drift zu reduzieren, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:
Stabilisieren Sie die Temperatur: Halten Sie den Sensor so weit wie möglich in einem konstanten Temperaturzustand, um die Auswirkungen von Temperaturschwankungen zu vermeiden.
Nutzen Sie Temperaturkompensationsmaßnahmen: Fügen Sie einen Temperatursensor in den Sensor ein, um eine Korrekturkompensation durch Erfassen von Temperaturänderungen durchzuführen.
Wählen Sie eine geeignete Untergrundklebemethode: Eine geeignete Untergrundklebemethode kann die Auswirkungen mechanischer Belastungen reduzieren.
Wählen Sie einen unabhängigen Verstärker: Verwenden Sie einen unabhängigen Verstärker zur Verstärkung des Signals, das nicht durch andere externe Faktoren beeinflusst wird und Driftprobleme reduzieren kann.
Verwenden Sie die automatische Kalibrierungstechnologie: Durch die automatische Kalibrierung kann der Sensor bei unterschiedlichen Temperaturen, Luftfeuchtigkeiten und anderen Umgebungen eine stabile Ausgabe aufrechterhalten.
Wählen Sie einen hochpräzisen Sensor: Die Drift eines hochpräzisen Sensors ist gering, was die Auswirkungen verringern kann.
Verarbeiten Sie die Driftdaten: Durch das Sammeln von Daten über einen bestimmten Zeitraum und die Mittelung der Driftdaten kann der Einfluss der Drift auf die Messergebnisse verringert werden.
